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固態激光雷達在2018為什么沒有火

MEMS ? 來源:cg ? 2019-01-07 17:07 ? 次閱讀

固態激光雷達一直被視為自動駕駛ADAS行業的皇冠明珠,憑借其低成本、高可靠性和高分辨率的特點,一直被業界寄予了厚望。固態雷達真正優勢在哪里?市面上的固態激光雷達公司面臨的挑戰都有哪些?禾賽新發布的第三代固態雷達PandarGT 3.0可否解決這些難題?本文將逐一給出答案。

遲遲沒有出現的固態激光雷達元年

激光雷達行業有個怪現象 —— 每年CES,都會有人會煞有介事地說,機械雷達要被淘汰,明年會是固態激光雷達的元年!一年又一年,固態雷達公司的PPT更新了一版又一版,承諾的next month的交貨期明日復明日,時不時還冒出哪家初創固態公司巨額融資的新聞。“目標成本50美元!” —— 一副馬上要改變世界的興奮。

而現實呢,Waymo頭頂上還是頂著一臺高線數的機械雷達。世界各地陸續投入商業化運營的載人載貨無人車,無一例外地選擇了機械雷達。禾賽穩定可靠的機械雷達銷量不僅沒有受到固態雷達的影響,反而在2018年實現了業績數倍的增長。

Lyft無人車搭載禾賽激光雷達

Nuro無人送貨車搭載禾賽激光雷達

什么是固態激光雷達

激光雷達(LiDAR)是用激光來進行三維掃描的傳感器,被廣泛應用于無人車和機器人的各個領域,通常是一輛無人車上最貴也是最重要的傳感器,售價高達數萬美元。

固態激光雷達(Solid-State LiDAR)理論上是完全沒有移動部件的激光雷達。典型技術路線如光相控陣(Optical Phased Array)和Flash,被認為是純固態的方案。

近年來,業界也會籠統地把非完全旋轉的激光雷達統稱為“固態”。這些技術方案往往會有一些微小的移動部件,嚴格意義不能算固態,但它們同時又具備了固態雷達性能上的很多特點,如分辨率高、有限水平FOV(前向而不是360°)等,因此在討論的時候被大家統稱為“固態雷達”。

固態雷達核心優勢和面臨的挑戰

分辨率高

固態雷達最明顯的優勢是超高的分辨率。相比于機械雷達固定的垂直角分辨率(Velodyne 128線雷達是0.11°),固態雷達由于采用了連續掃描的方式,其垂直和水平角分辨率在低幀率(比如5Hz)下可以做到0.03°,生成“圖像級”的效果,是機械雷達無法比擬的。

Hesai PandarGT 3.0實測點云圖(最近距離20cm)

裝調效率高(易量產)

傳統機械雷達中,40線對應40個發射和接收裝置。在線數增加過程中,裝調時間會顯著增加。相比之下,常見固態雷達的技術方案只包含一個(或者幾個)激光發射器和接收器,因此可以大幅降低其裝調工藝中對不同線校準所產生的工作量,提高生產效率。

除了這兩點,固態雷達其他本應該有的特性(測距遠、可靠性強和成本低),現有市面上所有的固態雷達產品都很難同時滿足,這就決定了這些固態雷達方案在短時間內很難被產品化。幾乎所有的固態雷達公司的交貨日期都在不斷延期就不足為怪了。

那么,固態雷達還必須具備哪些特性,這些特性有可能被實現么?

測距遠

Flash鑒于其全向發光的物理極限,測距只能不超過50m,暫且不提。其他固態激光雷達最核心的元器件光學轉向機構,而這些轉向機構往往由于元器件成熟度所限,無法做到足夠高的光學效率。相比機械雷達成熟的測遠性能(近日禾賽官宣的Pandar40P做到了驚人的200m@10%反射率,幾乎已經是機械雷達的物理極限),根據最新的公開信息,市面上多數固態雷達的測遠性能還在30-65m@10%掙扎。這一定程度上解釋了很多固態雷達公司喜歡在室內做Demo的原因,30m@10%的產品在封閉的室內做Demo效果可以很好,但測遠距的問題一上路就會暴露出來。

Hesai Pandar40P實測點云鳥瞰圖

這就帶來另外一個悖論,一個只能測30m的固態雷達,還有必要做那么高分辨率么?固態雷達分辨率高最大的價值是遠距。在200m處,32線的機械雷達線垂直間距為1.2m,固態雷達可以縮小為0.1m,讓200m外的行人掃到的線數,可以從2線提高到15線。相反,30m范圍內,32線的點密度已經足夠,固態就會顯得殺雞用牛刀。

可靠性強(易過車規)

“固態雷達沒有旋轉部件,容易過車規。”這句話被重復了一百遍,仿佛就變成了真理。然而,它卻是一個無法被證明的猜想。全世界迄今唯一過車規的激光雷達,是Valeo的一款機械旋轉的雷達。汽車上旋轉部件有上百個,并沒有阻礙它們過車規。

相反,固態雷達的掃描器器件往往是一個不成熟的全新的零件,會面臨更多的量產工藝和可靠性的問題,在成熟的供應商出現之前,這個核心部件可靠性的問題是很多固態雷達公司一道無法逾越的鴻溝。“不穩定”,“無法量產”是過去兩三年里固態雷達公司的普遍狀態。Demo可以很美好,但是想要把一個全新的設計做到和傳統雷達一樣穩定可靠,是非常有挑戰的事情。

成本低

固態雷達得益于簡單的結構和較少的元器件數量,成本會有所降低。然而,鑒于很多固態雷達公司為了提高性能,選用了昂貴的激光器(數千美元的光纖激光器)或者昂貴的掃描機構,反而導致整套系統成本更高。加上固態雷達無法獨立完成360°掃描,多個雷達的拼接也會進一步增加系統成本。

禾賽:第三代固態雷達PandarGT 3.0

PandarGT 3.0實物圖

(H×L×W:96mm×113mm×126mm)

自2017年12月發布PandarGT(GT = GuTai)以來,禾賽團隊經歷了一年多的潛心迭代,終于在2019年初交出了一份滿意的答卷——PandarGT 3.0.這其中數不清的失敗的嘗試和彎路自不必說。看一段完整的路測視頻:

Hesai PandarGT 3.0實測視頻合集(3min)

Hesai PandarGT 3.0實測點云 (世博園)

Hesai PandarGT 3.0實測點云

(世博園,頂視圖)

簡單總結,我們做對了兩件重要的事情。

一、自研的高速振鏡系統

秉承禾賽“研發一代、部署一代、推廣一代”的產品體系,在禾賽剛開發機械激光雷達產品的初期,即開始了對微振鏡器件的研發設計,歷經數十次的工藝迭代和振鏡結構及驅動和角反饋系統設計,終于打磨出了一款顯著提升光學性能的微振鏡,可以在-40℃到120℃長期使用,且抗沖擊性強,其溫度適用范圍遠優于市場上的同類產品,為微振鏡固態激光雷達實現車規化提供了重要保障。

PandarGT 3.0振鏡在120℃恒溫下長期測試

PandarGT 3.0振鏡及市場上相似產品溫度使用范圍

這款振鏡不僅擁有超高的光學接收效率以增強測距能力,其震動頻率可實現1500線/s的掃描能力,使GT 3.0在5Hz和10Hz工作模式下分別為300線和150線,即使是150m外的行人,依然可以有效感知。

PandarGT 3.0 行人走遠(20m-150m)探測效果

二、自研的光纖激光器

為了實現300m@10%的測距能力,GT 3.0采用1550nm光纖激光器作為光源,該波段人眼安全閾值遠高于905nm激光器,因而更適用于遠距離探測。但因為光纖激光器使用溫度范圍有限且體積較大,目前市場上同類產品通常采用光纖激光器和激光雷達探測單元分離的方法來解決這個問題,將光纖激光器置于車內溫度較低的地方。

這種方式,存在以下幾個弊端:

會增大激光雷達的整體體積

連接探測單元和光纖激光器模組的光纖和信號線需要穿過汽車車體走很長的路徑,極大地增加布線復雜度和惡化信號完整性

分體式的光纖接頭極易受到空氣灰塵的影響而毫無預警地損壞激光器

市場上現有采用光纖激光器作為光源的

激光雷達產品示意圖

為了解決這些問題,禾賽自主研發了光纖激光器及其控制模塊,其體積遠小于同類型的光纖激光器,使用溫度范圍達到了-40℃到110℃,滿足車用環境的溫度要求。除此之外,這款自研的光纖激光器的量產成本在百美金量級,遠低于同類產品的市場零售價。

禾賽自研光纖激光器對比同類產品

禾賽自主研發的光纖激光器及其驅動模塊(最高平均功率2.4W,脈沖頻率1MHz, 脈寬1ns),為市場上平均功率超過2W的體積最小光纖激光器之一。

PandarGT 3.0 150m處車流探測效果

為自動駕駛量身定做的功能

一、FOV動態可調

GT 3.0是一款具有動態調整功能的智能激光雷達,其垂直FOV可以實現5°到20°動態可調,以適應Local和高速兩種不同場景。除此之外,線數分布具有均勻分布和中心加密兩種模式,在加密模式下,中心處可以實現0.035°(5Hz刷新率下)和0.07°(10Hz刷新率下)的垂直視場分辨率。除此之外,垂直視場的FOV還能實現±5°的整體偏置,用于更細微地去探測上方或者下方的目標物。

PandarGT FOV可調示意動畫

PandarGT FOV動態可調點云

二、抗干擾能力

GT 3.0延續了Pandar40P的抗干擾技術,在多臺激光雷達同時工作的狀態下,不會受到其他激光雷達的干擾,相關介紹參見「核武器升級!禾賽Pandar40P的幾個殺手功能」。

CES室外現場Demo

2019年CES是禾賽歷史上第一次參展,我們將會在North Hall的室內展廳和Platinum Lot的室外場地同時展出我們的Pandar64/PandarGT 3.0兩款產品。PandarGT 3.0將會在室外的自動駕駛專區Live現場展出。現場將會實時展示PandarGT 3.0的測遠能力、分辨率、FOV動態調整功能以及諸多新的雷達特性,歡迎自動駕駛行業的專家預約洽談合作(官網可以預約時間www.hesaitech.com)。

寫到最后,我想說,2019,一定是固態激光雷達的元年

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原文標題:那些被寄予厚望的固態激光雷達,為什么2018沒有火?

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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